過去に社内で作成した各種資料（提案書、計画書等）の蓄積はあるものの、新規資料作成に効率よく活用できていないということが、多くの企業で課題となっています。これは、過去資料の検索にも、知識や経験が必要なため、一部の熟練者でなくては過去の類似事例の検索が難しいことが理由です。当社は、この課題を解決するため、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる技術を活用し、ユーザーがチャット形式で過去の資料を検索し、結果を解釈しまとめて出力するシステムを開発しました。システムは下図のような構成となっています。
ユーザーは、チャット形式でRAGシステムに検索したい内容や、まとめたい内容のリクエストを送信します。システム側は、受け取ったリクエストをもとに、事前に情報（過去の技術提案書や要求水準書）が登録されたデータベースより、関連情報を検索します。この検索して取得した情報と、ユーザーからのリクエストを統合してLLM（大規模言語モデル）に渡し、ユーザーへの回答を生成します。また本システムは、外部のデータベースサイトから、自動で情報を取得するシステムも組み込んでいます。
